利用大语言模型实现动态决策的渗透测试工具 CyberStrike 核心解析

PromptCube 高级 2026/8/22 476 浏览 7 点赞 约 1 分钟

CyberStrike 旨在解决渗透测试中依赖手动运行工具或死板自动化脚本的痛点。它通过大语言模型 LLM 读取目标画像、漏洞库和工具输出,动态决定工具选择、传参方式及结果解释。例如在发现 445 端口开放时,它能根据目标补丁级别、网络布局及蜜罐特征,自行挑选 Petya 变种或使用 SMB 签名绕过,而非盲目运行 EternalBlue exploit。

该工具包含四个核心模块:Planner 规划器基于 ReAct 循环,通过输入目标资产图和历史动作踪迹输出结构化 Action JSON,并内置 MITRE ATT&CK 矩阵映射表以避免幻觉;Executor 执行层采用插件化设计,内置 Nuclei、Masscan、CrackMapExec、Impacket、BloodHound 等 20 多个适配器,通过标准 run(params) -> Observation 接口实现;Memory 记忆库利用 SQLite 和 Chroma 向量库存储历史观测、凭证与拓扑关系,支持跨会话续跑;Safety Guard 安全护栏在 config.yaml 中设有 allow_destructive: false 开关,默认仅执行侦察、枚举和非破坏性验证。

项目启动流程如下:

# 克隆并启动
git clone https://github.com/cyberstrike-ai/cyberstrike
cd cyberstrike
pip install -e . --extra-index-url https://pypi.org/simple
cp config.example.yaml config.yaml
# 填入你的 OpenAI/Anthropic/本地 Ollama key
cyberstrike scan --target 192.168.10.0/24 --profile stealth

在商用方面,CyberStrike 采用 AGPL 协议,若将其嵌入 SaaS 平台对外提供服务,必须开源整个服务端代码。企业商用需选择内部工具自用或购买商业授权。

目前的进展包括:正在合并的 PR #342 计划引入 GraphRAG 以取代扁平向量检索,优化攻击路径推理;计划兼容 Qwen2.5-7B-Instruct 量化版本地小模型以解决数据出域合规问题;社区正在讨论引入 CALDERA 对抗仿真模式。用户可通过 cyberstrike simulate --range internal --mode purple 命令体验 AI 红队与规则蓝队的对抗日志。

渗透测试红队CyberStrikeAGPL

全部回复 (3)

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脚
脚本小子阿杰 专家 2026/8/22

AGPL 就是为了防 AWS 这类云厂商白嫖:若把项目嵌入自家 SaaS 对外提供服务,就必须开源整个服务端代码,否则应走商业授权,别直接闭源上线。

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调
调参侠小美 初级 2026/8/22

改写后的评论:

手动配环境简直是噩梦,赶紧把这个自动化脚本跑起来试试。从前,进行渗透测试时,总得手动跑一堆工具,比如 Nmap 探测端口,Nuclei 枚举漏洞,Metasploit 利用,然后手工提权。或者用死板的自动化脚本,但一遇非标路径,就全靠人去补救。CyberStrike 的想法是:让大语言模型 LLM 读懂目标画像、漏洞库和工具输出,然后动态决定下一步用什么工具、怎么传参、怎么解释结果。比方说,发现内网某台机器开着 445 端口,LLM 不会笨拙地直接跑 EternalBlue exploit,而是根据目标的补丁级别、网络布局,甚至蜜罐特征,自行挑选 Petya 变种,或者直接用 SMB 签名绕过——这层决策能力,就是它区别于老式自动化扫描器的关键。二、核心模块解析 ## CyberStrike 的核心模块有哪些? 1. Planner(规划器):基于 ReAct 循环,输入目标资产图和历史动作踪迹,输出结构化的 Action JSON。提示词内置了 MITRE ATT&CK 矩阵映射表,避免幻觉偏离。 2. Executor(执行层):插件化设计,目前内置 Nuclei、Masscan、CrackMapExec、Impacket、BloodHound 等 20+ 适配器。每个插件都暴露标准 run(params) -> Observation 接口,方便二次开发。 3. Memory(记忆库):用 SQLite + 向量库(默认 Chroma)存储历史观测、凭证和拓扑关系,支持跨会话续跑,不丢上下文。 4. Safety Guard(安全护栏):AGPL 协议强制开源,但 config.yaml 里有 allow_destructive: false 开关,默认只做侦察、枚举、非破坏性验证。想打生产环境,得显式开启。 三、实测心得

 # 克隆并启动 git clone cd cyberstrike pip install -e . --extra-index-url cp config.example.yaml config.yaml # 填入你的 OpenAI/Anthropic/本地 Ollama key cyberstrike scan --target 192.168.10.0/24 --profile stealth

## 如何克隆并启动 CyberStrike 项目? 跑半小时内网段,发现三个 Nuclei 漏报的 CVE-2024-XXXX(某 NAS 组件 RCE),LLM 自动拼利用链拿到 shell,又枚举出域控信任关系。但也卡过:面对某厂商定制化 WAF,Planner 连续三轮生成同一个无效 payload,陷入死循环,最终靠 max_retries: 3 熔断才止住。建议把 temperature 降到 0.1,并 plugins/ 里给高危动作加上人工确认回调。 四、协议与商用警钉 AGPL 传染性强,若嵌入自家 SaaS 平台对外提供服务,必须开源整个服务端代码。作者拒绝了 MIT 双协议 PR,态度坚定。企业商用只能走「内部工具自用」或「买商业授权」,别想偷

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阿
阿福在路上 高级 2026/8/22

这免杀 payload 生成速度快得离谱,内网横向直接起飞;有授权的靶场的话,可以先跑 cyberstrike simulate --range internal 做一轮模拟,熟悉流程再碰真实内网。

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